[发明专利]基于深度学习的试卷识别方法及系统有效
| 申请号： | 202210020087.3 | 申请日： | 2022-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN114120349B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 罗红亮;杨泽霖;杨科山;彭海波 | 申请（专利权）人： | 深圳市菁优智慧教育股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/42 | 分类号： | G06V30/42;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 杨丹;郝博 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的试卷识别方法及系统，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取试卷图像；根据所述试卷图像，采用多任务并行模式进行检测识别；其中，检测识别任务包括：线段和实心点的检测，圆和曲线的检测，文字检测识别；检测识别的输出结果至少包括：实线、虚线、箭头、实心点、曲线、圆、文本内容；对检测识别的输出结果进行整合，将整合结果采用SVG绘制得到矢量图像。本发明通过任务并行的方式，可以快速检测识别试卷图片中的多种元素，处理效率高，识别结果准确，能够为教育行业的电子信息化提供有力的数据支持。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 试卷 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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